Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries Przestrzeń nazw

Przestrzeń nazw zawierająca składniki przekształcania danych szeregów czasowych.

Klasy

IidAnomalyDetectionBaseWrapper	Jest otoką, która Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.IidAnomalyDetectionBaseWrapper.IidAnomalyDetectionBase oblicza wartości p i martingale wyniki dla rzekomo i.i.d sekwencji wejściowej zmiennoprzecinków. Innymi słowy, zakłada, że sekwencja wejściowa reprezentuje nieprzetworzone wyniki anomalii, które mogły zostać obliczone za pośrednictwem innego procesu.
IidChangePointDetector	ITransformer wynikowe dopasowanie elementu IidChangePointEstimator.
IidChangePointEstimator	Wykryj zmianę sygnału na niezależnie rozproszonych (i.i.d.) szeregów czasowych opartych na szacowaniu adaptacyjnej gęstości jądra i martingales.
IidSpikeDetector	ITransformer wynikowe dopasowanie elementu IidSpikeEstimator.
IidSpikeEstimator	Wykrywanie skoku sygnału na niezależnej równomiernie rozproszonej serii czasowej (i.i.d.) na podstawie szacowania adaptacyjnej gęstości jądra.
PredictionFunctionExtensions	Przestrzeń nazw zawierająca składniki przekształcania danych szeregów czasowych.
SrCnnAnomalyDetectionBase	Przestrzeń nazw zawierająca składniki przekształcania danych szeregów czasowych.
SrCnnAnomalyDetector	ITransformer wynikowe dopasowanie elementu SrCnnAnomalyEstimator.
SrCnnAnomalyEstimator	Wykrywanie anomalii w szeregach czasowych przy użyciu algorytmu spektralnych reszt (SR)
SsaAnomalyDetectionBaseWrapper	Otoka Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.SsaAnomalyDetectionBaseWrapper.SsaAnomalyDetectionBase implementuje ogólną transformację wykrywania anomalii na podstawie modelowania pojedynczego spektrum szeregów czasowych. Aby uzyskać szczegółowe informacje na temat analizy pojedynczego spektrum (SSA), zobacz http://arxiv.org/pdf/1206.6910.pdf.
SsaChangePointDetector	ITransformer wynikowe dopasowanie elementu SsaChangePointEstimator.
SsaChangePointEstimator	Wykrywanie punktów zmian w szeregach czasowych przy użyciu analizy pojedynczego spektrum.
SsaForecastingBaseWrapper	Otoka Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.SsaForecastingBaseWrapper.SsaForecastingBase implementuje ogólną transformację wykrywania anomalii na podstawie modelowania pojedynczego spektrum szeregów czasowych. Aby uzyskać szczegółowe informacje na temat analizy pojedynczego spektrum (SSA), zobacz http://arxiv.org/pdf/1206.6910.pdf.
SsaForecastingEstimator	Prognozy korzystające z analizy pojedynczego spektrum.
SsaForecastingTransformer	ITransformer wynikowe dopasowanie elementu SsaForecastingEstimator.
SsaSpikeDetector	ITransformer wynikowe dopasowanie elementu SsaSpikeEstimator.
SsaSpikeEstimator	Wykrywanie skoków szeregów czasowych przy użyciu analizy pojedynczego spektrum.
TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst>	Klasa, która uruchamia wcześniej wytrenowany model (i poprzedni potok przekształcania) na danych w pamięci, jeden przykład naraz. Może to być również używane z wytrenowanych potoków, które nie kończą się predyktorem: w tym przypadku "przewidywanie" będzie tylko wynikiem wszystkich przekształceń.

Struktury

GrowthRatio

Współczynnik wzrostu. Zdefiniowane jako Growth^(1/TimeSpan).

Wyliczenia

AnomalySide	Strona wykrywania anomalii.
ErrorFunction	Przestrzeń nazw zawierająca składniki przekształcania danych szeregów czasowych.
MartingaleType	Typ martingale.
RankSelectionMethod	Metoda klasyfikacji wyboru sygnału.